常见的图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声等。 椒盐噪声 椒盐噪声(Salt-and-pepperNoise)也称为脉冲噪声,是一种随机出现的白点或黑点,具体表现为亮的区域有黑色像素,或是暗的区域有白色像素,又或是两者皆有。 下面左侧为图像原图,右侧为添加椒盐噪声的效果图: 高斯噪声(GaussNoise)是指概率密度函数服从高斯分布(正态分...
noise = np.random.normal(mean,var**0.5,image.shape) out = image + noise if out.min() < 0: low_clip = -1 else: low_clip = 0 out = np.clip(out,low_clip,1.0) out = np.uint8(out*255) return out img = cv.imread('./CV-Pictures/036.jpg') gauss_noise = gauss_noise(img,0...
noise = np.random.normal(0,50,size=img.size).reshape(img.shape[0],img.shape[1],img.shape[2]) # 加上噪声 img = img + noise img = np.clip(img,0,255) img = img/255 cv2.imshow('Gauss noise',img) cv2.waitKey(0) (3)高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波,一般用于消除高斯噪声。对...
mask = Expand2Dto3D(mask) img = 255 * mask + img * (1 - mask) return img def AddGaussNoise(img, sigma, mean=0): # 大概率abs(noise) < 3 * sigma noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img = img.astype(np.float64) img = img + noise img = np.clip(img, 0, ...
import cv2import randomimport numpy as npimg = cv2.imread('A.png')# 产生高斯随机数noise = np.random.normal(0,50,size=img.size).reshape(img.shape[0],img.shape[1],img.shape[2])# 加上噪声img = img + noiseimg = np.clip(img,0,255)img = img/255 cv2.imshow('Gauss noise',img)cv...
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1) NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)ifNoiseImg[randX, randY]<0: NoiseImg[randX, randY]=0elifNoiseImg[randX, randY]>255: NoiseImg[randX, randY]=255returnNoiseImg...
noisy_image = np.clip(image + gauss, 0, 255).astype(np.uint8) return noisy_image # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 添加高斯噪声 noisy_image = add_gaussian_noise(image) # 显示结果 cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) ...
y(t)=signal(t)+noise(t)通过时间序列预测模型进行预测，可以对其进行收集和分析。在理想情况下，预测误差应该是白噪声。当预测误差为白噪声时，意味着时间序列中的所有信号已全部被模型利用进行预测。剩下的就是无法建模的随机波动。模型预测的信号不是白噪声则表明可以进一步对预测模型改进。你的时间...
random.gauss(mu, sigma)其值即服从高斯分布,若想要是实现加性高斯白噪声,循环作加即可 1.4 Code importnumpyasnpimportrandomdefgaussian_white_noise(intput_signal,mu,sigma):''' 加性高斯白噪声(适用于灰度图) :param intput_signal: 输入图像
(NoiseNum):randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)ifNoiseImg[randX, randY]<0:NoiseImg[randX, randY]=0elifNoiseImg[randX, randY]>255:NoiseImg[randX, randY]=255returnNoise...